{"url":"https://runzos.com/apps/anythingllm/","slug":"anythingllm","contentType":"app","title":"VPS para AnythingLLM: onde hospedar e quanto custa de verdade - Runzos","metaDescription":"Quanto custa hospedar o AnythingLLM numa VPS: ele pede 2 vCPU e 2 GB de RAM, e o plano mais barato que aguenta sai por R$ 35,39/mês na Contabo.","updatedAt":"2026-09-09T10:33:50.241Z","contentText":"AnythingLLM faz mais sentido em VPS quando a interface será compartilhada: equipe consultando uma base de documentos, workspaces com permissões ou um widget no site. Para uma pessoa usando apenas o próprio computador, a própria documentação aponta a versão Desktop como o caminho mais simples. VPS não é um upgrade automático: ela traz domínio, acesso remoto e controle, mas também deixa atualizações, backups e segurança por sua conta. O erro comum é comprar uma máquina grande só porque o nome do produto tem LLM. O servidor do AnythingLLM pode ficar leve quando o chat e os embeddings usam APIs externas. Antes de aumentar RAM ou procurar GPU, escolha onde o modelo vai rodar. Se for OpenAI, Claude ou Gemini, a chave de API e o custo por uso viram a preocupação principal. Se for Ollama local, trate o modelo como um serviço separado: é ele que redefine RAM, disco e, se desejada, GPU.","faq":[{"question":"AnythingLLM precisa de GPU?","answer":"Não, quando você usa um modelo por API, como OpenAI, Claude ou Gemini. A documentação diz que serviços externos não acrescentam carga à máquina do AnythingLLM e que o embedder padrão roda em CPU. GPU só é relevante se você instalar um modelo local, por exemplo via Ollama, na própria VPS."},{"question":"Qual é o requisito oficial para hospedar AnythingLLM com Docker?","answer":"A página oficial de requisitos do Docker informa 2 GB de RAM, CPU de 2 núcleos e 5 GB de armazenamento como configuração recomendada mínima para guardar alguns documentos, conversar e usar os recursos do app. Ela não publica uma capacidade por usuário ou por quantidade de documentos."},{"question":"Quando não vale usar uma VPS para AnythingLLM?","answer":"Se você é a única pessoa e não precisa de acesso por navegador, usuários, permissões ou widget público, a documentação apresenta o AnythingLLM Desktop como o caminho mais simples. Também não escolha VPS para fugir do custo do modelo: se usar uma API, haverá cobrança no provedor de IA."},{"question":"O que ocupa disco no AnythingLLM?","answer":"Além do aplicativo, o espaço acompanha os documentos, vetores e eventuais modelos guardados no servidor. A documentação de instalação sem Docker recomenda no mínimo 10 GB e explica que o armazenamento é proporcional aos documentos, vetores e modelos. Faça backup dos volumes antes de atualizar a instalação."}],"sources":[{"label":"documentação oficial do AnythingLLM: requisitos para Docker (2 GB RAM, CPU de 2 núcleos e 5 GB de armazenamento)","url":"https://docs.anythingllm.com/installation-docker/system-requirements","checkedAt":"25/07/2026"},{"label":"repositório oficial: requisitos da instalação sem Docker (2 GB de RAM e mínimo recomendado de 10 GB)","url":"https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm/blob/master/BARE_METAL.md","checkedAt":"25/07/2026"},{"label":"documentação oficial: comparação da edição Docker, multiusuário, agentes e widget incorporável","url":"https://docs.anythingllm.com/installation-docker/overview","checkedAt":"25/07/2026"},{"label":"documentação oficial: embedder padrão roda em CPU e pede pelo menos 2 GB de RAM disponíveis","url":"https://docs.anythingllm.com/setup/embedder-configuration/local/built-in","checkedAt":"25/07/2026"}],"category":"Agentes de IA","mode":"self-hosted","requirements":{"leve":{"vcpu":2,"ramGb":2,"diskGb":5,"scenario":"mínimo oficial do Docker: chats e alguns documentos, usando modelo e serviços externos"},"medio":{"vcpu":2,"ramGb":2,"diskGb":10,"scenario":"instalação sem Docker: a documentação oficial recomenda 2 GB de RAM e ao menos 10 GB para documentos, vetores e modelos"},"pesado":{"vcpu":2,"ramGb":2,"diskGb":10,"scenario":"aplicação com usuários e RAG, mas LLM hospedado em outro servidor; o projeto não publica uma faixa maior por volume"}},"features":[{"name":"Chat com documentos","description":"Recebe documentos e permite consultá-los em uma interface de conversa com citações de fonte."},{"name":"Modelos locais ou por API","description":"Conecta provedores de nuvem e modelos locais; a escolha do modelo fica separada do servidor do app."},{"name":"Agentes e skills","description":"A edição Docker suporta agentes e habilidades para executar tarefas no workspace."},{"name":"Controle multiusuário","description":"A instalação Docker oferece usuários, permissões e acesso por workspace para uma instância compartilhada."},{"name":"Widget para site","description":"A edição Docker permite publicar um chat incorporável para atendimento ou consulta em páginas web."},{"name":"Banco vetorial configurável","description":"Pode usar o LanceDB padrão ou conectar outro banco vetorial conforme a arquitetura do projeto."}],"installation":["Escolha uma VPS Linux com o mínimo oficial do Docker e espaço persistente para documentos e vetores.","Instale Docker e Docker Compose; a documentação do AnythingLLM recomenda a edição Docker para uso pelo navegador e multiusuário.","Suba o container com volumes persistentes para não perder documentos, banco e configurações ao atualizar a imagem.","No painel, escolha o provedor de LLM e de embeddings; para API externa, informe a chave do provedor e não instale modelo local sem necessidade.","Publique atrás de domínio com HTTPS, crie os usuários e permissões necessários e teste o backup dos volumes antes de carregar dados importantes."],"requirementsNote":"O projeto publica um único piso para o Docker: 2 vCPUs, 2 GB de RAM e 5 GB. Ele não publica uma tabela oficial que diga quantos usuários, documentos ou workspaces cada plano suporta; por isso, os perfis acima não são promessa de capacidade. O disco cresce com documentos, vetores e modelos armazenados. Não é preciso GPU quando o chat usa OpenAI, Claude, Gemini ou outro provedor por API: esses serviços não acrescentam carga à VPS segundo a documentação. O embedder padrão roda em CPU. GPU só entra se você decidir executar um modelo local, como Ollama, na mesma máquina; o Ollama é um aplicativo separado e pode usar CPU ou GPU.","featuredOffer":null,"plans":{}}